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하이퍼바이저 아키텍처와 가상화 계층 구조차량 시스템에서 하이퍼바이저는 단일 하드웨어 플랫폼 위에서 여러 독립적인 운영체제를 안전하게 실행할 수 있도록 하는 핵심 가상화 기술입니다. Type-1 하이퍼바이저 구조를 채택하여 베어메탈 하드웨어 위에서 직접 실행되며, 각 가상 머신(Virtual Machine)에 대해 강력한 격리와 보안을 제공합니다. 이러한 구조를 통해 안전 관련 Classic Platform과 고성능 처리가 필요한 Adaptive Platform을 동일한 ECU에서 동시에 실행할 수 있습니다. 가상화 계층은 하드웨어 리소스를 추상화하여 각 게스트 OS가 독립적인 하드웨어 환경에서 실행되는 것처럼 인식하도록 합니다.메모리 가상화는 각 VM에 독립적인 메모리 공간을 제공하면서도 물리적 메모리를..

애플리케이션 모드 정의와 상태 전이 관리Application Mode Management(AMM)은 차량 시스템의 다양한 운영 상태를 체계적으로 관리하기 위한 핵심 메커니즘입니다. 각 애플리케이션 모드는 특정 운영 시나리오에 최적화된 시스템 구성을 정의하며, 이를 통해 전력 소비, 성능, 안전성 등의 요구사항을 균형있게 만족시킬 수 있습니다. 일반적으로 Normal Mode, Performance Mode, Economy Mode, Safety Mode, Diagnostics Mode 등으로 분류되며, 각 모드는 고유한 태스크 스케줄링, 통신 패턴, 그리고 하드웨어 리소스 할당을 가집니다. 모드 정의 시에는 각 모드의 진입 조건, 유지 조건, 그리고 탈출 조건을 명확히 설정하여 예측 가능한 시스템 동작을..

Automotive Ethernet 아키텍처와 IEEE 802.3 확장차량용 Ethernet은 기존의 IT 환경에서 검증된 IEEE 802.3 표준을 차량 환경에 맞게 확장한 통신 기술입니다. 100BASE-T1과 1000BASE-T1을 통해 단일 트위스트 페어 케이블로 각각 100Mbps와 1Gbps의 데이터 전송이 가능하며, 이는 기존 CAN 대비 100배 이상의 대역폭을 제공합니다. 물리 계층에서는 차량 환경의 EMI(전자기 간섭), 온도 변화, 진동 등을 고려한 강화된 신호 처리 기술이 적용되었습니다. 또한 전력 소비를 최적화하기 위한 Energy Efficient Ethernet(EEE) 기술과 차량 전원 관리와 연동된 Wake-on-LAN 기능이 구현되어 있습니다.네트워크 토폴로지 측면에서는 ..

DLT 아키텍처 구성과 로그 수집 체계DLT 모듈은 차량 시스템의 실시간 로그 수집과 분석을 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 이 시스템의 핵심 구조는 Log Producer, Log Collector, Log Viewer로 구성되며, 각각이 유기적으로 연결되어 효율적인 로그 처리를 수행합니다. Log Producer는 각 애플리케이션과 모듈에서 발생하는 로그 메시지를 수집하고, 표준화된 포맷으로 변환하여 전송합니다. 이 과정에서 로그 레벨 필터링, 타임스탬프 부여, 그리고 메시지 압축 등의 전처리 작업이 수행됩니다.Log Collector는 여러 ECU로부터 수집된 로그 데이터를 통합 관리하며, 로그 저장소와 네트워크 전송을 담당합니다. 실시간 로그 스트리밍 기능을 통해 개발자는 운행 중인 차량의..

계층 구조 진화와 모듈 간 상호작용COMStack의 계층 구조는 차세대 차량 통신 요구사항에 맞춰 지속적으로 발전하고 있습니다. 기존의 고정적인 계층 구조에서 탈피하여 동적 구성이 가능한 유연한 아키텍처로 변화하고 있으며, 이를 통해 다양한 통신 프로토콜과 네트워크 토폴로지를 효율적으로 지원할 수 있습니다. 특히 Com 모듈의 역할이 확대되어 단순한 신호 전송을 넘어 복잡한 데이터 융합과 변환 기능을 수행하게 되었습니다. 또한 PduR 모듈의 라우팅 기능이 강화되어 멀티 네트워크 환경에서의 효율적인 데이터 중계가 가능해졌습니다.모듈 간 인터페이스 설계에서는 콜백 기반 비동기 통신 방식이 도입되어 시스템 응답성이 크게 향상되었습니다. 이전의 폴링 기반 방식에서 벗어나 이벤트 기반 처리를 통해 CPU 사용률..

ara::com 프레임워크와 SOME/IP-SD 통합Adaptive Platform의 서비스 디스커버리는 ara::com 프레임워크를 통해 구현되며, SOME/IP-SD 프로토콜을 기반으로 동작합니다. 이 구조에서 서비스 제공자는 자신의 서비스를 네트워크에 광고하고, 서비스 소비자는 필요한 서비스를 검색하여 동적으로 바인딩합니다. ara::com의 Proxy-Skeleton 패턴을 통해 서비스 인터페이스를 추상화하며, 개발자는 복잡한 네트워크 통신 세부사항을 신경 쓰지 않고도 서비스를 개발할 수 있습니다. 서비스 매니페스트 파일을 통해 서비스 메타데이터를 정의하고, 이를 바탕으로 컴파일 타임에 Proxy와 Skeleton 코드가 자동 생성됩니다.SOME/IP-SD 프로토콜은 UDP 멀티캐스트를 활용하여 ..

AI 추론 엔진 통합 아키텍처Machine Learning 인터페이스는 차량 임베디드 시스템에서 AI 모델의 실행과 관리를 담당하는 핵심 컴포넌트입니다. 이 인터페이스의 설계에서 가장 중요한 고려사항은 다양한 AI 프레임워크와의 호환성을 보장하면서도 실시간 성능을 만족하는 것입니다. TensorFlow Lite, ONNX Runtime, OpenVINO 등의 추론 엔진을 플러그인 형태로 지원하여 모델 포맷에 관계없이 동일한 API를 통해 추론 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 하드웨어 가속기 지원을 통해 GPU, NPU, DSP 등의 전용 연산 유닛을 활용하여 추론 성능을 최적화할 수 있습니다.모델 로딩과 초기화 과정에서는 메모리 효율성과 시작 시간을 최적화하는 것이 중요합니다. 모델 파일의 압축과 지..

Persistency 아키텍처와 저장소 추상화Persistency 서비스는 차량 설정 데이터를 안전하고 효율적으로 관리하기 위한 포괄적인 스토리지 추상화 계층을 제공합니다. 이 서비스의 핵심 구조는 Key-Value Store, File Storage, Persistent Shared Memory로 구성되며, 각각 다른 데이터 특성과 접근 패턴에 최적화되어 있습니다. Key-Value Store는 작은 크기의 설정 값들을 빠르게 읽고 쓸 수 있도록 설계되었으며, 사용자 개인화 설정이나 시스템 파라미터 저장에 적합합니다. File Storage는 대용량 데이터나 구조화된 문서 형태의 정보를 효율적으로 처리할 수 있어 로그 파일이나 진단 데이터 저장에 활용됩니다.저장소 추상화를 통해 애플리케이션 개발자는 하..

세션 관리와 보안 액세스 제어DCM의 세션 관리는 진단 서비스의 접근 권한을 제어하는 핵심 메커니즘입니다. Default Session, Programming Session, Extended Session 등 다양한 세션 타입을 통해 진단 기능을 단계별로 제한할 수 있습니다. Default Session에서는 기본적인 차량 정보 조회만 가능하며, Extended Session으로 전환하면 실시간 데이터 스트리밍과 액추에이터 제어가 허용됩니다. Programming Session은 소프트웨어 업데이트와 같은 중요한 작업을 위해 최고 수준의 권한을 제공합니다. 각 세션 간 전환 시에는 엄격한 인증 절차를 거쳐야 하며, 세션 타임아웃 설정을 통해 보안을 강화할 수 있습니다.보안 액세스 제어는 Seed & Ke..

Service Discovery 프로토콜 구조와 동작 원리SOME/IP-SD(Service Discovery) 프로토콜은 차량 이더넷 환경에서 서비스의 동적 검색과 구독을 담당하는 핵심 메커니즘입니다. 이 프로토콜은 UDP 멀티캐스트를 활용하여 네트워크 상의 모든 ECU가 효율적으로 서비스 정보를 교환할 수 있도록 설계되었습니다. Service Discovery 메시지는 Find Service, Offer Service, Subscribe, Subscribe Acknowledge 등의 타입으로 구분되며, 각각 고유한 역할을 수행합니다. Find Service 메시지를 통해 클라이언트는 필요한 서비스를 검색하고, Offer Service 메시지를 통해 서버는 제공 가능한 서비스를 광고합니다.Entry 구조..